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本发明公开了一种基于深度学习的地层渗透率人工智能预测方法,包括以下步骤:步骤1、计算地层表观渗透率;步骤2、提取出适合进行渗透率预测的地震属性参数,并对地震属性数据进行处理得到用于神经网络训练的样本;步骤3、搭建卷积神经网络模型,并确定网络模型参数,然后使用训练集进行迭代训练,利用网络的前后传播更新参数,迭代更新参数得到最优的模型参数;步骤4、将训练得到的最优模型应用到三维地震数据上,得到渗透率数据。本发明的神经网络只使用了三种地震属性,并且结果与地震数据变化趋势相符合,能反映地下渗透率分布情况
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117590472A
(43)申请公布日2024.02.23
(21)申请号202311588491.1
(22)申请日2023.11.27
(71)申请人电子科技大学
地址611731
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